带有传感器故障的模糊时滞系统的容错控制

针对一类连续非线性时滞系统,在状态不完全可测的情况下,研究了带有传感器故障的容错控制问题。采用T-S模型对非线性系统进行模糊建模,通过构造广义系统设计了观测器,同时估计出系统的状态与故障,进一步利用平行分布补偿算法（PDC）设计基于观测器的模糊容错控制器,给出了保证该模糊容错控制系统稳定的充分条件。仿真例子进一步验证了所提出方法的有效性。     

一类状态不可测模糊时滞系统的稳定性分析

针对一类基于T-S模型的模糊时滞系统,在系统状态不可测的情况下,应用平行分布补偿算法（PDC）设计了状态观测器,并给出了模糊时滞系统渐进稳定的充分条件。应用Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法,证明了模糊时滞系统渐进稳定性。仿真结果进一步验证了所提出的方法和条件的有效性。     

非线性系统传感器偏差的自适应故障检测与分离方法

针对一类具有模型不确定性且状态部分可测的非线性系统,提出了一种基于鲁棒自适应技术的传感器偏差故障检测与分离方法。所提出的故障检测与分离方法是由一个故障检测估计器和一组故障分离估计器完成的,其中每一个故障分离估计器对应一种类型的传感器偏差故障。对于某一故障分离估计器如果它的的输出估计误差中至少一项的绝对值超过相应的自适应阈值,则这个故障发生的可能性被排除,即可分离故障。在系统存在模型不确定性和状态部分可测的情况下,应用自适应技术来估计未知的传感器偏差故障并分析了故障分离器的稳定性。仿真算例证明了所提出的鲁棒自适应故障检测与分离方法的有效性。     

动态不确定非线性系统直接自适应模糊backstepping控制

对一类单输入单输出动态不确定非线性系统,提出一种直接自适应模糊backstepping和小增益相结合的控制方法.设计中,首先用模糊逻辑系统逼近虚拟控制器:其次把自适应模糊控制和backstepping控制设计技术相结合.给出了直接自适应模糊控制设计方法.最后基于Lyapunov函数和小增益方法证明了整个闭环系统的稳定性.仿真实例进一步验证了所提方法的有效性.     

从数据中提取生料浆配料过程运行控制的模糊规则

将减法聚类、神经网络、最相邻原则、对提取后的规则进行调整等方法相结合,从过程数据中自动提取出模糊规则,从而实现在氧化铝生料浆配料过程中将生料浆的各项质量指标控制在目标值范围内.某氧化铝厂的应用结果表明,所提取的模糊规则不仅具有良好的完备性和可解释性,同时可根据工况的变化自动调整各个控制回路的设定值,实现了该过程的优化运行.     

基于状态观测器的一类非线性系统的模糊鲁棒控制

利用T－S模型对一类非线性不确定系统进行模糊建模,在此基础上研究模糊鲁棒观测器及模糊状态鲁棒控制器的设计,并证明所设计的模糊鲁棒观测器和模糊状态鲁棒控制器具有全局渐近稳定性质。     

基于T-S模糊模型的网络化控制系统的鲁棒容错控制

针对一类具有马尔可夫特性时延的非线性网络化控制系统,在建模的时候使用基于时延的准T-S模糊模型。当传感器和执行器发生故障失效的时候,由于系统的参数具有不确定的特征,分别构造了与时延概率分布相关的lyapunov泛函,设计了相应的容错控制器,并证明了该系统具有鲁棒完整性的充分条件。最后通过实例仿真对理论的有效性进行验证。     

一类不确定连续状态非线性系统的保性能控制

针对状态不完全可测的一类不确定连续状态非线性系统的保性能控制问题,采用T-S模型对其进行建模。根据李雅普诺夫稳定性理论,基于线性矩阵不等式(LMI),利用分散化并行分布补偿(PDC)的方法设计了基于观测器的控制器,给出了实现该非线性系统保性能控制的充分条件。     

一类多变量非线性动态系统的模糊自适应控制

对一类非线性多变量未知动态系统，提出了一种模糊处在适应控制策略。证明了该控制算法能保证闭环系统稳定，跟踪误差收敛。